摘要
本发明提供一种用于小儿喉颈发育监测的图像增强处理方法,涉及图像增强领域,通过改进传统注意力计算方法,结合病理掩码和自适应高斯变分注意力计算局部病理注意力,在减少计算复杂度的同时突出重要区域的注意力;构建层次递归蒸馏模块通过递归蒸馏逐步提取和增强特征,通过自适应特征分割,将特征分为两部分,重要部分用于注意力计算,剩余部分直接传递到最后进行跨尺度结构融合,减少不必要计算;改进传统信息蒸馏方法,结合特征分离、层次递归蒸馏和跨尺度结构引导融合构建自适应信息蒸馏网络,针对小儿喉颈发育监测的图像增强任务进行优化,提高模型效率并通过多层级学习保留高阶信息。
技术关键词
注意力
小儿
线性变换矩阵
散射噪声
关键区域信息
蒸馏方法
噪声强度
对比度
医学成像
跨尺度结构
抑制背景噪声
分割方法
图像增强模型
双曲正切函数
数据
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